引言：人脸识别的执法"黑科技"现原形
在边境安全与移民管控日益严格的当下，人脸识别技术被视为高效利器。美国移民与海关执法局（ICE）和海关与边境保护局（CBP）推出的Mobile Fortify应用，据估算已扫描超过10万移民和公民的面部数据。然而，WIRED最新调查揭示，这款App根本无法真正验证身份，仅在国土安全部（DHS）抛弃自家隐私规则后仓促获批。这不仅仅是技术失灵，更是执法AI应用的系统性危机。
ICE已使用Mobile Fortify识别移民和公民超过10万次，但它并非为此设计，且仅在DHS放弃隐私规则后获批。
技术背景：Mobile Fortify的"越界"之旅
人脸识别技术源于计算机视觉领域，早于2010年代便在安防领域崭露头角。亚马逊的Rekognition、微软的Face API等商用服务，推动其进入执法体系。CBP于2018年起在机场部署人脸识别闸机，宣称准确率达99%。Mobile Fortify则是其移动版，由Paragon Solutions开发，原设计用于辅助执法人员比对嫌疑人照片与数据库，而非实时身份验证。
据DHS文件，该App依赖手机摄像头捕捉面部图像，与国家犯罪信息中心（NCIC）或移民数据库匹配。但核心问题是：它缺乏活体检测和多模态验证（如虹膜或指纹），易受照片欺骗或光线干扰。行业数据显示，人脸识别在跨种族场景下错误率高达34%（NIST测试），对有色人种尤甚。这让Mobile Fortify在边境巡逻中使用时，形同"猜身份"工具。
事件始末：从规则放弃到大规模部署
2023年，DHS曾制定严格隐私影响评估（PIA），要求人脸工具须证明"最小化数据收集"并经独立审计。Mobile Fortify本未达标——其数据传输未加密，匹配结果无审计日志。但ICE推动下，DHS于2024年"临时豁免"规则，理由是"国家安全紧迫"。结果，App迅速 rollout至数千边境特工手中。
WIRED通过FOIA（信息自由法）获取内部备忘录显示，ICE知晓App局限，却未告知用户。一次测试中，同一人多次扫描仅50%匹配成功。公民团体报告，多名美国公民被误认非法移民，遭盘查数小时。这与Clearview AI丑闻类似，后者非法刮取数十亿照片用于执法。
隐私与伦理隐患：AI执法的双刃剑
人脸识别在全球执法中的扩张引发争议。欧盟GDPR严格限制生物识别数据，美国却无联邦隐私法。ACLU等组织起诉CBP，称其数据库含3亿张面部图像，未经同意采集。Mobile Fortify加剧问题：扫描数据直传云端，保留期长达75年，易遭黑客攻击。
补充背景：2025年NIST报告指出，移动人脸App在野外环境准确率降至70%以下。DHS内部审计也警告，过度依赖AI或酿成"算法歧视"。类似案例如2020年底特律警方误捕无辜黑人，源于人脸误识。
编者按：技术中立，应用需谨慎
作为AI科技编辑，我认为Mobile Fortify事件凸显执法AI的"潘多拉魔盒"：技术进步快于监管，隐私成牺牲品。DHS应恢复PIA强制性，并引入第三方审计。同时，行业需开发更鲁棒的联邦学习模型，减少偏见。长远看，区块链式去中心化身份验证或成出路，避免单一数据库垄断。若不改革，人脸识别恐从"守护者"变"监视者"，侵蚀公众信任。
影响与展望：改革呼声高涨
国会已启动听证，民主党议员提议《生物识别隐私法案》。科技巨头如谷歌拒绝向执法售卖人脸工具，彰显伦理转向。CBP回应称正升级App，加入活体验证，但专家疑虑其真实性。
全球视角：中国 skylark 系统高效却隐私争议大；印度Aadhaar覆盖13亿人，误识案频发。美国需平衡安全与权利，避免滑向"老大哥"模式。
本文编译自WIRED，作者：Dell Cameron, Maddy Varner，原文日期：2026-02-06。